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行動価値関数の不確実性を直接推定する手法

(Direct Uncertainty Estimation in Reinforcement Learning)

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田中専務

拓海先生、最近部下が『不確実性を扱う強化学習が良い』と言うのですが、正直何が変わるのか掴めません。要点を教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!まず結論だけを端的に言うと、この論文は『行動価値関数Qの不確実性を直接測ることで、探索(exploration)と活用(exploitation)のバランスを賢く取る手法』を示しており、現場での導入負荷を下げられる可能性がありますよ。

田中専務

うーん、

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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